2026年11月14日|21分
AIチームを率いるとは、どういうこと？ with プログラマー・起業家 amachang Part1
ゲスト: 天野仁史（多摩川機構エンジニアリング株式会社 代表）
一人の会社に、開発チームがいくつもある。
コードを書くAI、デザインするAI、それらを束ねるAI。スマートニュースでiOS・Android・Webの3チームを率いたamachang（天野仁史）は、いま、そんなチームを動かしている。外からは気軽そうに見える一人会社の実態は、多くの働き手をマネジメントする会社だった。
しかも、AIに伝えるのは、会社の資金、顧客の事情、仕事の優先順位だ。設計に問題が見つかれば、それが事業にどう響くのか、いま直すべきなのかを説明してもらう。コードを任せるために、会社の事情まで共有する。話していることは、開発責任者との打ち合わせに近づいている。
話が夕食の献立に移っても、同じ構図が見えてくる。食事を楽しみたいのか、健康を保ちたいのか、料理の負担を減らしたいのか。負担を減らすなら、冷蔵庫の中身も知っておいてほしい。腕のいいAIにも、まずこちらの都合をわかってもらわなければならない。
さらに、話は日々の会話と記憶へ進む。会話をずっと覚えてくれるAIなら、毎回、一から事情を説明せずに済む。ただ、会議で話したことと、飲み会で話したことを同じように扱われても困る。何を話したかに加えて、どこで話したかも、一緒に覚えておく必要があるのだ。
AIをどう働かせるかを聞いているうちに、仕事をどう分け、何を共有し、どこで人が判断するのかが見えてくる。全編AIの話のようで、その中心にあるのは、仕事のあり方を突き詰めていく人間の話だ。
聴きどころ
- AIがコードを書き、別のAIがレビューする。一人会社を支える、いくつもの開発チーム
- コードを作る費用は下がった。では、事業の生産性はどこで決まるのか
- 顧客と次の仕事を話している間に開発が進む。次に作るべきものを、どう見つけるか
- 設計を任せるAIに、会社の資金まで伝える理由
- コードの確認から、目標と優先順位の相談へ。AIとの会話が変わってきた
- 設計に問題があるとき、AIに聞くのは事業への影響と、いま直すべきかどうか
- 同じ夕食の相談でも、楽しみたいのか、料理の負担を減らしたいのかで、必要な情報は変わる
- 会話を覚えるだけでは足りない。会議と飲み会の違いも覚えておくということ
ゲストプロフィール amachang（天野仁史）
プログラマー・起業家。ブログ「IT戦記」で知られる。2003年に組み込みエンジニアとしてキャリアをスタートし、ガイアックス、サイボウズ・ラボなどで開発に携わる。kintoneの初期開発に参加し、東京大学松尾研究室への在籍経験も持つ。
2012年にカクテル株式会社を共同創業し、画像投稿SNS「Pictory（ピクトリー）」などを開発。2018年に会社ごとスマートニュースへ参画し、iOS・Android・Webの開発チームを統括した。現在は、複数のAIエージェントを組織化し、企業の開発体制をつくる取り組みを進めている。
この回の内容
ブログ「IT戦記」で知られるプログラマー・起業家で、多摩川機構エンジニアリング株式会社代表のamachang（天野仁史）を迎えたシリーズのPart1。スマートニュースでiOS・Android・WebのUIを担う3チームを統括した経験を持つamachangは、いま一人でAIを使って開発を進め、AIのAPI利用料は多い月で50万円ほどになるという。一つのAIのハーネスが10人ほどのエンジニアリングチームに相当する開発力を持ち、それを3〜4チーム見る感覚は、スマートニュースで「マネージャーのマネージャー」を務めていた頃の規模感に近い。かつて統括したエンジニアの給料は合計で数億円規模だったはずで、作る側のコストは圧倒的に下がった。ただし生産性は利益を生むところまで行かないと生産性とは言えない。制約理論で言えばボトルネックは作る側から、何が必要かを見極める需要の側へ移った。変化を感じたのはAnthropicのClaudeのモデルFable（フェーブル）やAstra（アストラ）といった今のフロンティアモデルの世代からで、以前は2〜3時間ごとに方向を直していた作業も、会社や取引先の情報、自分のこだわりを正確に与えておけば十数時間のプロセスに耐えるようになった。レビューの層も、コードを見ることから、目標が正しいかを確かめる方向へ上がっている。amachangのAIはオーケストレーター、サブオーケストレーター、コーディングやデザイン、ドキュメンテーションに特化したAIという3〜4層の構造で、複数社のモデルを使い分ける。プロダクトマネージャーがエンジニアリングマネージャーやテックリードと交わすような会話を、いまはエージェントとしているという。技術の細部ではなく、会社にとってのリスクや、直すべきかどうかを判断する材料に落として報告させる。川崎の「今晩の夕飯」のたとえには、何を求めているのかをAIに共有することが前提だと付け加えた。さらに、ChatGPTのdotsが会話を一つのスレッドにまとめつつ記憶を混ぜずに管理する点を、次の世代の働き方を示すものとして評価し、顧客の要望をそのまま作らずに未来を読んで答えを出すプロセスもAIでできるようになりつつあると語る。
この回でわかること
AIを使った開発で、一人でどれくらいの規模のチームを動かせるのか？
amachangは、一つのAIのハーネスが10人ほどのエンジニアリングチームに相当する開発力を持つと感じている。それを3〜4チーム一人で見ている感覚は、スマートニュースでUIの3チームを統括していた頃の規模感に近いという。
作るコストが下がれば、生産性は上がったと言えるのか？
言えない。生産性は利益を生むところまで行って初めて生産性になる。作る側はもうボトルネックではなくなり、何が必要かを見極める需要側へボトルネックが移った。
AIにどれくらい長い作業を任せられるようになったのか？
以前は2〜3時間で破綻するため、その間隔で方向を直す必要があった。FableやAstraの世代からは、会社や取引先の情報、自分のこだわりを正確に与えておけば、十数時間のプロセスに耐えるようになった。
AIのチームはどのような構造になっているのか？
一番上にマネージャー役のオーケストレーター、その下にチームリーダー役のサブオーケストレーター、さらにコーディングやデザイン、ドキュメンテーションに特化したAIがいる3〜4層の構造。複数社のモデルを使い分けてレビュー・リサーチ・コーディングを進める。
AIに良い答えを出させるために、まず何が必要か？
自分がAIに何を求めているかを共有すること。同じ夕飯の相談でも、楽しみたいのか、健康のためか、料理を担当するパートナーを助けたいのかで、AIが持つべき情報もやるべきことも変わる。
話したトピック
- IT戦記のamachangと、スマートニュースでUIの3チームを統括した経歴
- 月50万円のAPI利用料と、AIのハーネス1つで10人分のエンジニアリングチーム
- 作る側のコストの激減と、需要側へ移ったボトルネック
- Fable・Astra世代で2〜3時間の監督が十数時間の作業へ
- コードから目標へ上がるレビューの層
- オーケストレーターから専門AIまで3〜4層のAIチーム
- 技術の話を会社のリスクに落として報告させる
- 何を求めているかを共有する前提と、ChatGPTのdotsが示す一つのスレッドでの記憶管理
この回の発言から
一つのAIのハーネス（組織化されたAIとナレッジの塊）に対して一つのエンジニアリングチーム、10人分ぐらいのエンジニアリングチームとしての開発能力みたいなものがあるような感じがする
割とスマートニュースで（3チームを統括して）やってた規模感と今一人で（AIと一緒に）やってる会社の規模感っていうのが似てるなって思う
自分がマネジメントしてたそのエンジニアたちの給料を合計すると多分数億円、ひょっとしたら十数億円ぐらいの規模だと思うんですよ。それを（AIだと月）50万とかでやれちゃうっていう意味に関して言うと、生産側に関して言うと、出力は圧倒的に安くなっているというのを感じますね
今まで（のモデルは）2,3時間ぐらいで破綻しちゃうから、2時間3時間ぐらいおきに自分が見てやってたんですよ、それまでは。でもそれを（今は）9回ループしたりとかしても大丈夫みたいな感じになってきて、かなり大きな作業を投げっぱなしできる
PDM（プロダクトマネージャー）がEM（エンジニアリングマネージャー）に話すようなことを、今はエージェントに私が喋っている
（私のAIチームは）一番上にオーケストレーター、マネージャーみたいなのがいて、その下にサブオーケストレーターっていうチームリーダーみたいなのがいて、その下にコーディングとかデザインとかドキュメンテーションとかのそれぞれのタスクに特化したAIみたいなのがいて
何をそのAIに求めてるかっていうことをちゃんとシェアされてるかどうかってのが結構重要です
dots（ChatGPT）はめちゃくちゃ次世代を示唆するようなものだと私は思っていて、dotsっていうのはやっぱりシングルスレッド（会話を一本にまとめること）にしたっていうことがやっぱり非常に大きいです